基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测

对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用,遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而,当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传统的固定式计算模式,一直面临着特征数量和邻域参考范围之间难以均衡的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测方法,首先计算出森林遥感影像变化前后的归一化植被指数差值和增强植被指数差值,并提出了基于复合窗口技术的来提取纹理特征,然后建立了多样性特性结合模型;其次提出了一种基于特征分离的旋转森林改进算法,最终,实现了内泽尔森林在暴风前后的高精度变化监测;另外,还测试了新模型在不同训练样本数量下的分类性能。实验结果表明,相对传统的基于光谱特征和单纯的纹理特征的变化监测方法,本文所提出的方法的整体精度、对变化区域和未变化区域的检测精度至多分别提高了3.68%、6.53%和3.46%。本文的研究方法可以有效提高森林变化监测的性能,为森林灾害评估与森林资源保护提供参考依据。     

中国森林公园现状评价和发展预测

本文评价了我国森林公园的现状：资源丰富，有６００多处林场具备旅游开发价值：类型多样，山岳，水域，海滨，城郊等类型兼而有之；分由不均，东南多，西北少，发展迅速，目前国家已批建森林公园２５５处，并存在着效益不均和人人乏等问题，同时，本文对我国森林公园的发展趋势进行了预测，预计到２０００年，我国森林旅游量达到１亿人次，森林公园将发展到５００多处，森林公园的管理走规范化的轨道。     

庐山森林景观美学质量与景观格局指数的关系

森林景观美学价值和生态可持续价值是森林景观系统中两种主要的价值。采集一系列典型森林景观照片,将这些景观照片对公众进行审美评价,并判别他们的景观生态特征,最后进行景观美学质量与景观格局指数之间相互关系的研究。本文得出了以下主要结论:(1)美景度值(SBE值)与景观组分指数中的水域所占面积比存在很强的正相关(r=0.472,P<0.01),与自然性指数也有较强的正相关(r=0.368,P<0.05);而与建筑所占面积比存在很强的负相关(r=-0.422,P<0.01)。(2)SBE值与景观格局指数中的斑块密度(r=-0.489,P<0.01)存在显著的负相关,而与边界密度(r=0.481,P<0.01)、多样性指数(r=0.602,P<0.01)存在显著的正相关。(3)SBE值与开放性指数、最大斑块面积比和形状指数之间并没有显著的相关性。     

草原火灾风险评价与分区——以吉林省西部草原为例

草原火灾作为自然灾害的一种,是草原地区重要的灾害之一,对我国草原地区的可持续发展有着严重的负面效应。因此进行草原火灾风险评价研究对草原火灾管理显得极为重要。本文依据自然灾害风险分析原理,采用加权综合评分法、层次分析法 (AHP)在综合分析吉林省西部草原火灾的危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力的基础上,建立草原火灾风险指数模型 (GFDRI),对研究区草原火灾风险程度进行了定量评价,并借助GIS技术将吉林省西部草原火灾分为轻度 、中度、重度和极重度4个风险区。检验结果证明草原火灾风险评价和分区具有较高的可靠性,可为当地草原防火部门火灾管理和减灾决策的制定提供依据和指导。     

多源空间大数据场景下的家装品牌线下广告选址

合理进行线下广告牌投放位置的选择对商家宣传品牌以及扩大营销市场具有十分积极的作用。由于商业数据较难获取,以往研究多停留在宏观理论层面,未能对线下广告选址的实际布局进行细尺度分析。以北京为研究区,通过耦合某大型家装品牌线下广告到店转化率和路网、感兴趣点数据等表征地理特征和商业经济特征的多源空间数据,构建了基于随机森林的广告到店转化率预测模型（$R^{\mathrm{2}}$=0.758）,得到该品牌连锁家装商店在北京市广告选址适宜性空间分布结果,并对各影响特征进行分析。研究结果表明:该家装品牌线下广告到店转化率在北京整体呈现“中心高、外围低”的格局,且存在较强的空间自相关和高值聚集现象;同时,线下广告到店转化率与社会经济、商业政治和人群活动等具有较强相关性,且对同一群体持续进行广告曝光的位置对到店转化率的影响较大。该结果可为线下广告牌布局和商业选址等相关研究提供参考依据和理论基础。     

Community structure of epiphytic algae on three different macrophytes at Acarlar floodplain forest （northern Turkey）

The aim of this study was to determine the species composition, biodiversity and, relative abundance of epiphytic algae and their relationship with environmental variables on three different macrophytes( Nymphaea alba, Ceratophyllum demersum, Typha latifolia) at Acarlar Floodplain Forest(AFF). Epiphytic algae were gathered monthly by collecting aquatic plants between November 2011 and October 2012, except in winter when there were no plants. In this study, 67 taxa on N. alba, 66 taxa on C. demersum and 66 taxa on T. latifolia were identified as epiphytic algae. The mean value of species richness was 17, that of diversity was 1.5 and that of evenness was 0.54 for epiphytic algae on N. alba, 17, 1.1, and 0.39 on C. demersum, and 18, 1.64, and 0.56 on T. latifolia, respectively. Oscillatoria sp. and Komvophoron crassum(Vozzen) Anagnostidis and Komárek were the most abundant and consistent epiphytic algal species, occurring in high abundance on all macrophytes. Results show that species composition of epiphytic algae was different, but diversity values were similar on all the macrophytes. The hydrological pulse is one of the most important factors determining the physical and chemical environment of the epiphytic algal community. However, substrate type also affected the colonization by F. capucina, O. sancta, P. catenata, and L. truncicola more than the epiphytic algal seasonality.     

基于遥感和地理信息系统的河南省森林防火系统

河南森林火灾较多,给森林资源造成较大损失。由于在火灾预警、监测、救灾中,没有一套有效的现化化的手段,常常延误较多的扑救时间,造成不必要的经济和森林资源的损失。在多年森林火灾遥感监测的基础上,利用“3S”技术,从森林火灾预警—监测—扑救等过程入手,建立了自动化、流程化的河南省森林遥感防火系统。介绍了河南省森林遥感防火系统的主要技术思路及各部分主要功能。该系统的资料接收、处理、服务等都实现了软件支持,并利用“3S”技术,使火点监测图像、气象和森林火险预报与地理信息叠加。     

森林沼泽景观区水系沉积物中腐殖作用的地球化学特征

水系沉积物是森林沼泽区的主要表生介质之一,对其中的有机碳、胡敏酸、富里酸和胡敏素分布状况以及富里酸相和胡敏酸相Cu、Pb、Zn、Ag、Sb 、Mn、Mo、Ni、As、Hg的分布特征进行了研究.发现有机质主要由胡敏素组成,其含量可占有机质的2/3左右,地球化学活性很强的富里酸和胡敏酸占腐殖质总量1/3左右.影响半数多元素在水系沉积物中地球化学活动性的主要腐殖酸是富里酸,而影响Hg、Ag、Pb、Sb的是胡敏酸.     

基于随机森林的地震灾害直接经济损失评估研究——以中国西部地区为例

为快速评估地震直接经济损失,针对我国西部地区,尝试采用随机森林机器学习回归算法,以1993—2017年震害数据为基础,结合各年份经济数据与抗震设计数据,经特征选择与参数优化后,进行模型的训练与测试。实验结果表明,在减少模型输入特征的情况下,优化后的随机森林模型可得到更优的评估结果。通过删除含有缺失特征样本的数据预处理方法,评估模型的决定系数R²达到0.86,优于中值补齐缺失特征数据预处理下的评估模型,更适用于地震直接经济损失的评估。实例验证表明该模型评估结果与实际经济损失有较好的一致性,可为抗震救灾提供决策支持。     

西藏羊八井地区太阳短波辐照度特征及其短期预测模型对比分析

本研究利用西藏羊八井太阳短波辐照度观测数据分析了该地区2020—2021年的辐射时间序列分布特征,基于时间序列分析、随机森林（Random Forest,RF）和Prophet进行建模预测,通过对比研究探究三种模型在该地区的适用性以及提高模型预测精度的方法.结果表明：该地区短波太阳辐照度呈"双峰"倒"U"型分布的月变化和"单峰"倒"U"型分布的日变化特征.RF在选用模型中最优,其标准化均方根误差（Normalized Root Mean Square Error,NRMSE）、决定系数R2分别为17.54%和0.962.小波变换去噪能提高各模型预测精度,NRMSE降低4.82%~12.94%.组合模型能提高预测精度,误差倒数权重组合模型的NRMSE较差分自回归滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）和Prophet分别下降35.22%、25.12%.预测时间步长差异也会影响预测效果,模型的预测误差随时间步长逐渐增大而减小.因此,可利用RF等机器学习模型在西藏地区进行太阳辐照度短期预测,通过小波变换、组合模型、预测时间步长等环节提高预测精度,以满足当地光伏发电对太阳辐照度的预测需求.